百度支付顧問蔡凱龍:別被市場大小蒙蔽,台灣的FinTech很有前途
百度支付顧問蔡凱龍:別被市場大小蒙蔽,台灣的FinTech很有前途
2016.11.02 | 物聯網

「台灣的 Fintech 市場相較中國雖然小、但競爭相對也低。」百度支付海外顧問蔡凱龍 1 日在「智能理財與數據金融新商機」論壇上指出,台灣仍有發展 Fintech 的空間,同時他也看好成長飛速的智能投顧市場,預估將於 2020 年在全球達到 2.2 兆美元的規模。

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百度支付顧問蔡凱龍
圖/ 吳秉諭/攝影

說到台灣,蔡凱龍認為台灣目前 Fintech 發展不起來的原因除了政策保護過度,導致台灣金融企業國內競爭激烈,對外卻缺少競爭心,同時也因為台灣管理層多半年齡層較高,導致創新困難。

但他也提到,台灣市場雖然比中國小了近 60 倍,但中國針對 Fintech 的 P2P 合法公司就有 3,600 家,按比例來看,台灣應該要有 60 家此類公司,然而事實上台灣卻只有 10 家不到,顯然還有發展空間。

中國台灣人口與P2P公司比例.jpg
中國人口雖然多,但比例上P2P公司密度卻高於台灣
圖/ 吳秉諭/製圖

他指出,跟美國與台灣不同,中國幾乎直接跳過了「支票」這個環節,從傳統貨幣直奔電子支付,才會有發展神速的感覺,這也是為甚麼大陸的商業模式多半沒有辦法直接複製到台灣。但這不代表台灣的 Fintech 做不起來,只是市場還處於過渡期,需要熟悉 Fintech 的運作模式。

Fintech 的運作模式

蔡凱龍提出四個Fintech 關鍵元素,分別是:用戶、體驗、粉絲、生態。他認為這就是為甚麼科技界的 Fintech 做的比金融界還要出色的原因-因為科技界奉行「用戶為上」的理念多年,正好打中了 Fintech 重視用戶和體驗的傾向。

體驗用戶粉絲生態.jpg
Fintech 四大元素
圖/ 吳秉諭/製圖

而「資金」及「場景」是讓這 4 種關鍵元素得以成形的基本需求。資金就像血液,負責在 4 種元素間流動,保持運轉(沒錢就窒礙難行),而場景就像器官,是血液交換氧氣/資金投資的場所,創造提供利潤的機會。

資金場景.jpg
資金與場景保持 4 種關鍵元素運作流通
圖/ 吳秉諭/製圖

但 Fintech 最不可或缺的核心元素則是「技術」與「數據」,這也是目前正夯的大數據應用,透過技術與硬體不斷升級及大數據的累積,才能滿足現代越來越多樣化的客製化理財需求(智能投顧);而機器接近無限的處理量,可以更有效率的即時處理來自世界各地影響理財的事件。蔡凱龍舉例,中東新聞很有可能影響油價,而機器可以在當下就即時通知或處理可能被油價牽動的投資,避免無謂的資金浪費。

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技術與數據是不可或缺的整體核心
圖/ 吳秉諭/製圖

智能投顧:年輕人的理財新趨勢

根據KPMG今年二月的調查,智能投顧目前在全球的管理金額約 270 億美元,相較傳統金融機構上兆的規模只佔了滄海一粟,但成長潛力大且正飛速成長,預估會以每年 68% 的成長率,在 2020 年達到 2.2 兆美元的規模。

智能投顧市場評估.jpg
智能投顧市場評估
圖/ 吳秉諭/製圖

蔡凱龍認為智能投顧會崛起的原因很簡單,關鍵就是門檻降低了。舉例來說,以前要找 CFA(分析金融師)協助處理投資起碼要有 10 萬美元的投資金額,而智能投顧資訊處理量遠大於人類的特性,幾乎完全移除了投資金額的門檻,不管你要投資 1 萬或 100 萬,智能投顧都能為你量身打造理財建議,繼而產生長尾效應,有效提升銀行業和廣大使用眾的雙方利益。

除此之外,千禧世代採被動理財的比例高達 23%,年輕人生於資訊爆炸的年代,面對相對成熟的企業市場和大量的網路資訊,相較嬰兒潮出生和 X 世代的人,千禧世代更容易選擇被動理財/智能投顧,而之後的佔比只會越來越高。

不同世代被動理財比例.jpg
千禧世代被動理財/智能投顧的比例高達 23%
圖/ 吳秉諭/製圖

機器人取代人類顧問:最少還要 20 年

雖然看好潛力,但蔡凱龍預估智能投顧要取代傳統投顧還是需要至少 20 年的時間。如同互聯網經濟的主角是經濟、互聯網是工具,智能投顧的主角也是「投顧」,智能/機器人只是降低成本的手段與工具,要取代人類顧問,智能投顧還有很長的一段路要走T

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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